İndividəki insan ergen striatumun (2015) nörofizyolojik yetişməsinin in vivo sübutları,

Dev Cogn Neurosci. 2015 Apr; 12: 74-85. doi: 10.1016 / j.dcn.2014.12.003. Epub 2014 Dec 30.

Larsen B1, Luna B2.

Author məlumat

  • 1Pittsburq Universiteti, Pittsburq, PA 15213, ABŞ; Psixologiya şöbəsi; Pittsburgh, PA 15213, ABŞ, Nöqsalı Bilişin Əsası Mərkəzi. Elektron ünvan: [e-poçt qorunur].
  • 2Pittsburq Universiteti, Pittsburq, PA 15213, ABŞ; Psixologiya şöbəsi; Pittsburgh, PA 15213, ABŞ; Qərb Psixiatriya İnstitutu və Klinikası, Pittsburq Tibb Mərkəzi Universiteti, Pittsburgh, PA 15213, ABŞ.

mücərrəd

Striatumun olgunlaşması, yeniyetmələrdə həssaslıq axtaran artımlarda əsas rol oynayacaqdır. Bununla birlikdə, insanda yetkin olan striatumda neyrofizioloji olgunlaşmanın sübutları məhduddur. Biz toxuma-dəmir konsentrasiyasının göstəricilərini əks etdirən T2 * çəkilmiş görüntüləməni insan yeniyetmənin striatumunun neyrofizioloji inkişafının canlı inventar sübutu ilə təmin etmək üçün tətbiq etdik.

Striatal T2 * -yüklü siqnalın çoxölçülü nümunə təhlili (MVPA), həm tapşırıqla həm də istirahət vəziyyətində fMRI istifadə edərək, 60-10 yaşlarında nümunə fərqinin 25% -dən çoxunu təşkil edən yaş proqnozlarını yaratdı.

Dorsal və ventral striatum yaşla əlaqəli artım və azalma göstərərək striatal neyrofiziologiyanın limbik və icra striatal sistemlərinin olgunlaşmasında keyfiyyət fərqliliyini irəli sürdü. Xüsusilə, ventral striatumun ən böyük inkişaf fərqlərini göstərdiyi və çoxölçülü yaş proqnozlaşdırıcısına ən çox töhfə verdiyi aşkar edildi. T2 * ağırlıqlı siqnalın striatal dopamin sistemi ilə əlaqəsi müzakirə olunur. Birlikdə nəticələr, yeniyetməlik dövründə striatumun uzun müddət olgunlaşmasına sübutdur.

KEYWORDS:

Yetkinlik; İnkişaf; Çoxtərəfli nümunə təhlili; Neyrofiziologiya; Striatum; T2 *


1. Giriş

Yetkin davranış, ölüm və ya ciddi yaralanma ehtimalının artması ilə nəticələnən zərərli riskə səbəb ola biləcək sensasiya axtaran artımlarla xarakterizə olunur (Eaton et al., 2006). Beləliklə, bu davranış profilinə töhfə verə biləcək motivasiya sistemindəki neyrodeekstment dəyişikliklərini anlamaq üçün bir təkan var. Striatum, motivasiya və mükafat emalında, eləcə də öyrənmə, motor idarəetmə və idrakda iştirak etdiyi üçün bu kontekstdə xüsusi maraq doğurur. (Xəbər və Knutson, 2010, McClure və digərləri, 2003, Middleton və Strick, 2000 və Vo et al., 2011).

Gəmirici və insan olmayan primit modellər erkən yetkinlik dövründə striatal sinaptogenezin davam etdiyini, dopamin reseptor ifadəsindəki zirvələri və striatumdan prefrontal korteksə qədər olan dopamin proqnozlarını və gec yetkinlikdə sinaptik budama olmasını sübut edir. (Crews et al., 2007, Kalsbeek və digərləri, 1988, Rosenberg və Lewis, 1995, Tarazi və digərləri, 1998 və Teicher və digərləri, 1995). Bu sübut xətti, yetkin yaşda olan insanlarda oxşar neyrofizioloji dəyişikliklərin baş verməsi barədə fərziyyəyə səbəb olmuşdur (Casey və digərləri, 2008 və Mızrak, 2000). İlkin funksional maqnetik rezonans görüntüləmə (fMRI) tədqiqatları, böyüklər və uşaqlara nisbətən stimullaşdırmaq üçün yeniyetmənin striatumunun zirvə həssaslığını ifadə edən cəlbedici sübutlar tapdı (Ernst və digərləri, 2005, Galvan və digərləri, 2006, Galvan və digərləri, 2007, Geier və s., 2010, Leijenhorst et al., 2010 və Padmanabhan et al., 2011bu tapıntı ardıcıl olmadığına baxmayaraq (Bjork et al., 2004 və Eshel və s., 2007) Və ehtimal araşdırılan mükafat kontekstindən asılıdır (Crone və Dahl, 2012). Məsələn, son işlər mükafat almağa reaktivliyin azaldığı halda mükafat gözləməsi üçün striatal reaktivliyin yetkin yaşa qədər artdığını təklif etdi (Hoogendam et al., 2013). Hal-hazırda yeniyetmələrin striatal funksiyasındakı fərqləri əsas gətirən sinir mexanizmlərini anlamaq qabiliyyətimizi məhdudlaşdıran insan striatal neyrofiziologiyasındakı yaşla bağlı fərqləri qiymətləndirmək üçün vivo tədbirlərinin olmaması. Striatal neyrofiziologiyanın inkişafını anlamaq, anormal striatal nörofiziologiya və funksiyanın uşaqlıq və yeniyetməlik dövründə ortaya çıxan bir sıra nöropsikoloji pozğunluqlarla əlaqəli olduğunu nəzərə alaraq xüsusi əhəmiyyət kəsb edir (Bradshaw və Sheppard, 2000 və Chambers et al., 2003). Striatumun normativ neyrofizioloji olgunlaşması haqqında təkmilləşdirilmiş bir anlayış, beləliklə normal və anormal yeniyetmənin davranış modellərini məlumatlandıra bilər.

Striatumda toxuma dəmir konsentrasiyası üstünlük təşkil edir (Haacke et al., 2005 və Schenck, 2003) və DA emalındakı anormallıqlarla əlaqəli olan dopamin D2 reseptoru və dopamin daşıyıcısı (DAT) dəmir çatışmazlığı, DEHB və narahat ayaq sindromu araşdırmalarında dəstək olduğu aşkar edildi, (Adisetiyo et al., 2014, Connor və digərləri, 2009, Erikson et al., 2000 və Wiesinger et al., 2007), həmçinin dopamin neyronlarının funksiyası və tənzimlənməsi (Saqqal, 2003 və Jellen et al., 2013). Belə olduqda, MHİ istifadə edərək ölçülə bilən striatal toxuma dəmir konsentrasiyasındakı fərqlər, yetkinlik yaşındakı dopaminergik fərqlərin göstəricisi ola bilər. Doku-dəmir paramagneticdir və buna görə T2 * -lı MR siqnalına güclü təsir göstərir (Langkammer et al., 2010, Langkammer et al., 2012 və Schenck, 2003), ömrü boyu inivo şəklində toplana bilən (Aquino et al., 2009, Haacke et al., 2005 və Wang et al., 2012). Dəmirin T2 * siqnalına təsiri, həssaslıq dərəcəsi ilə ölçülən görüntü (SWI) də daxil olmaqla müxtəlif MR tədbirlərində dəmiri ölçmək üçün istifadə edilmişdir (Haacke et al., 2004), R2 * (Haacke et al., 2010) və R2 ′ (Sedlacik et al., 2014). Bu araşdırmada, SWI-yə ən çox bənzər böyük bir T2 * çəkili echo-planar görüntüləmə (EPI) istifadə edirik. İlkin tədqiqatlar oxşar məlumatları öyrənmənin altındakı striatal prosesləri araşdırmaq üçün çoxölçülü nümunə təhlili ilə birlikdə istifadə etmişdir (Vo et al., 2011).

Burada T2 * -li çəkili EPI (T2 *), çoxsaylı naxış analizi yanaşmasından istifadə edərək vivo halında insan yetkin yaşlı striatumun neyrofiziologiyasındakı yaşla bağlı fərqləri xarakterizə etmək üçün istifadə edirik. Xüsusilə biz həm strateatal T2 * -in məkan nümunələrindən istifadə edirik, həm vəzifə ilə əlaqədar, həm də istirahət vəziyyətində T2 * ağırlıqlı EPI (fMRI) alınmalarından yüksək əhəmiyyətli yaş proqnozları yaratmaq üçün bu ölçü və inkişaf arasındakı güclü və sağlam əlaqəni nümayiş etdiririk. Bundan əlavə, ventral striatumu müəyyənləşdiririk, dopamin mükafat yollarının mərkəzi bir yetkinlik yaşına çatmayanların risk alması üçün hipotez edilmiş (Blum və s., 2000, Casey və digərləri, 2008 və Mızrak, 2000), yeniyetmələrin striatal olgunlaşmasının kritik bir komponenti kimi. Bu iş normativ yeniyetmələrin striatal inkişafının dinamik təbiətini vurğulayır, yetkinlik dövründə motivasiya sistemlərinin olgunlaşma modellərini məlumatlandırır.

2. Materiallar və metodlar

2.1. Nümunə

Bu araşdırmada yüz altmış gənc və gənc yetkinlər iştirak etdilər (yaş 10-25, M = 16.56, SD = 3.62). On səkkiz iştirakçı, 142 (10-25 yaş arası) son bir nümunə verərək, aşırı baş hərəkəti səbəbiylə xaric edildi (aşağıda təsvir edildi). M = 16.41, SD = 3.71, 71 kişi). Bunların bir hissəsi də istirahət vəziyyəti məlumatlarını istifadə edərək təkrarlama analizinə daxil edilmişdir (aşağıda təsvir edilmişdir). Bütün mövzularda heç bir nevroloji xəstəlik, beyin zədəsi və böyük psixiatrik xəstəliyi olan fərdi və ya birinci dərəcəli qohum tarixçəsi aşkar edilməyən tibbi tarixçələr var idi. Bu tədqiqatdakı bütün eksperimental prosedurlar Dünya Tibb Birliyinin Etik Qaydalarına (1964 Helsinki Bəyannaməsi) və Pittsburgh Universitetindəki İnstitusional İnceleme Şurasına uyğun gəldi. İştirakçılara işdəki iştiraklarına görə pul ödənildi. Bu məlumatlar əvvəlcə mükafat işlənməsini və istirahət vəziyyəti funksional bağlantısını araşdıran bir layihə üçün toplanmışdır və bu məlumat dəstinin alt qrupları istirahət vəziyyəti şəbəkəsinin inkişafına dair əvvəllər dərc olunmuş tədqiqatlara daxil edilmişdir ( Hwang et al., 2013) və təşviq emal ( Paulsen et al., 2014).

2.2. Görüntü proseduru

Görüntüləmə məlumatları Maqnetik Rezonans Tədqiqat Mərkəzində (MRRC), Presbyterian University Hospital, Pittsburgh, 3.0 Tesla Trio (Siemens) skanerindən istifadə edərək toplanmışdır. Alma parametrləri bunlardır: TR = 1.5 s; TE = 25 ms; çevirmə açısı = 70 °; tək atış; dolu k-fəza; FOV = 64 sm × 64 sm ilə 20 × 20 əldə etmə matrisi. Heç bir boşluq olmayan iyirmi doqquz 4 mm qalınlığında eksenik dilim toplandı, ön və arxa komissura (AC-PC xətti) ilə düzəldildi, 3.125 mm × 3.125 mm × 4 mm voksellər meydana gətirdi, bunlar bütün korteksi və beyincik hissəsinin çox hissəsini əhatə etdi. . Qarışıq əleyhinə tapşırıq zamanı dörd dəfə 302 TR (4 × 302 = 1208) və istirahət vəziyyətində tarama zamanı bir dəfə 200 TR topladıq. Sagittal müstəvidə struktur görüntüləri əldə etmək üçün 192 dilim (1 mm dilim qalınlığı) ilə hazırlanmış üç ölçülü həcmli maqnitləşdirmə sürətli qazma qradiyenti echo (MPRAGE) nəbz ardıcıllığı istifadə edilmişdir.

T2 * ağırlıqlı məlumatlar mükafat emalını araşdıran ayrıca bir araşdırma hissəsi kimi toplanmışdır. Qısaca, subyektlər, periferik təqdim olunan stimulların güzgü yerlərinə çamadanlar düzəltmək tapşırıldığı bir mükafatlandırılmış antisakadi vəzifəsində iştirak etdilər. Hər sınaq başlanğıcında subyektlərə mükafat, zərər və ya performansdan asılı olaraq mükafat alma ehtimalını göstərən neytral replika təqdim edildi. Performans göz izləmə üsulu ilə qiymətləndirilib və iştirakçıların düzgün və yanlış sınaqları üçün dinləmə rəyləri alınıb.

2.3. İstirahət dövlət məlumat bazası

Yüz subyekt də istirahət vəziyyətində tarama işində iştirak etdi. Hərəkət əsərlərinə görə on biri xaric edildi və beləliklə 89 subyektləri bu təhlilə daxil edildi (yaş 10-25, M = 16.2, SD = 3.77; 43 kişi). Yuxarıda sadalanan eyni tarama parametrlərindən istifadə edərək hər mövzu üçün 5 dəqiqəlik (200 cildlik) istirahət vəziyyəti taraması topladıq. İstirahət vəziyyətində tarama zamanı iştirakçılardan gözlərini yummaları, rahatlamaları, ancaq yuxuya getməmələri istənildi.

2.4. T2 * çəkili məlumatların əvvəlcədən işlənməsi

Bütün işləmə FMRIB Proqram Kitabxanası (FSL) istifadə edərək edildi. Smith və digərləri, 2004) və funksional neyro şəkillərinin təhlili (AFNI) proqram paketi (Cox, 1996). İlkin əvvəlcədən işləmə mərhələləri adi fMRI-da istifadə edilənlərə bənzəyir. T2 * ağırlığında məlumatlar əvvəlcə sünbüllənmiş və dilim müddəti ardıcıl əldə edilməsini nəzərə alaraq düzəldilmişdir. Hərəkəti həll etmək üçün, kök orta kvadrat (RMS) hərəkət tədbirlərini hesablamaq üçün fırlanma və çevik baş hərəkəti təxminlərindən istifadə etdik və bir qaçışda həcmlərin% 0.3-dən çoxu üçün 15 mm sərhəd həddindən yüksək nisbi RMS olan iştirakçılar daha çox xaric edildi təhlil. Qalan mövzular üçün zaman seriyasındakı hər bir cildin əldə olunma ortasında əldə edilən səsi ilə uyğunlaşdıraraq hərəkət düzəlişini tətbiq etdik. Hər bir iştirakçının T2 * ağırlığında məlumatları FSL-in FLIRT yardım proqramından istifadə edərək MPRAGE-ə xətti ilə qeydiyyata alındı ​​və sonra MPRAGE şəkli FSL-in FNIRT yardım proqramından istifadə edərək MNI (Montreal Nevroloji İnstitutu) məkanına qeyri-xətti olaraq qeyd edildi. EPI-dən MPRAGE-ə lineer qeydin və MPRAGE-dən MNI boşluğa qeyri-xətti qeydin birləşdirilməsi daha sonra hər bir iştirakçı üçün bütün EPI şəkillərinə tətbiq edildi. Həcmlər .008 Hz-də yüksək ötürmə filtrindən keçirildi. Sonrakı MVPA təhlili üçün voksel müdrik nümunələri narahat etməmək üçün məlumatlar düzəldilmədi. Hamarlaşdırma potensial olaraq xətti dəstək vektor maşınlarının fəaliyyətini qərəzləndirə bilər (Misaki et al., 2013). İstirahət və vəzifə ilə əlaqəli məlumatlar eyni prosedurlardan istifadə edərək ayrıca işləndi.

2.4.1. Normallaşdırma və ortalama

Ümumiyyətlə, T2 * -li çəkili EPI məlumatları, zamanla qan-oksigen səviyyəsinə bağlı (BOLD) cavab ilə əlaqəli T2 * -ın çəkili siqnalındakı kiçik dalğalanmaları ölçərək zamanla təhlil edilir. Bu işdə bu kiçik BOLD dalğalanmaları ilə maraqlanmadığımızı vurğulamaq istərdik. Əksinə, zamanla dəyişməyən və beyin toxumasının davamlı neyrofizioloji xüsusiyyətlərini əks etdirən T2 * çəkili siqnalın xüsusiyyətləri ilə maraqlanırıq. Beləliklə, əvvəlcədən hazırlanan axın bu nöqtədə adi BOLD analizindən fərqlənir. T2 * ölçülü şəkillərimizi yaxından izləyən prosedurlar Vo et al. (2011). Hər bir cild əvvəlcə öz ortalamasına uyğunlaşdırıldı və daha sonra voksel baxımından normallaşan siqnal tapşırığın dörd mərhələsində (1208 cild) ortalama edildi. Bu proses hər bir iştirakçı üçün bir normallaşdırılmış T2 * ağırlığında bir görüntü ilə nəticələndi. İstirahət vəziyyəti məlumatları ayrı-ayrılıqda təhlil edildi və 200 dəqiqəlik alışdan 5 cilddə ortalama olaraq qiymətləndirildi. Normallaşdırma mərhələsi vacibdir, çünki T2 * ağırlığında siqnal təkcə MR müayinələri arasındakı potensial fərqlərə həssasdır - ya da zaman kəsiyində və ya subyektlər arasında - bu T2 * ağırlığında siqnal intensivliyində dəyişikliklərə səbəb ola bilər. Normallaşma beləliklə iştirakçılar arasında T2 * dəyərlərini müqayisə etməyə imkan verir. T2 * siqnalının tək bir həcmdən hesablanmasına baxmayaraq, siqnalın səs-küy nisbətini artırmaq üçün həcmlər üzrə ortalama bir nəticə əldə etdik.

2.5. Striatal bölgələrin müəyyənləşdirilməsi

AFNI proqram paketinə daxil olan beyin atlaslarına görə putamen, kaudat və nüvə akumbenslərini anatomik olaraq müəyyən etdik. Serebrospinal maye (CSF) ehtimal olunan hər hansı bir voksel çıxarılmaqla bölgə maskaları daha mühafizəkar hala gətirildi. CSF, FSL-in FAST seqmentasiyasından istifadə edərək parçalandı və ortalama mövzu baxımından CSF olma ehtimalı 0.15-dən çox olan voksellər anatomik olaraq müəyyən edilmiş bölgələrdən çıxarıldı.

2.6. Univariate təhlili

Əvvəlcə striatal T2 * -dakı orta inkişaf fərqlərini qiymətləndirmək üçün ənənəvi bir bölünməmiş analiz tətbiq etdik. Hər mövzuda bir anatomik olaraq müəyyən edilmiş bölgədəki voksellər arasında məkan ortalama T2 * ölçülü siqnal intensivliyini hesabladıq və məkan vasitələri ilə xronoloji yaş arasındakı əlaqəni təhlil etdik. Xüsusilə, sadə reqressiya istifadə edərək orta T2 * dəyərlər üzərində yaş qeyd etdik və Pearson nisbətini, hər uyğun bölgədəki subyektlərin uyğun yaşları ilə həqiqi yaşları arasındakı əlaqəni hesabladıq.

2.7. Çoxtərəfli nümunə təhlili

Striatumun və onun alt bölgələrinin (caudate, putamen) funksiyası, bağlantısı və ya neyrobiologiyası baxımından spatially homoloji olmadıqları yaxşı müəyyən edilmişdir (Cohen və ark., 2009, Martinez və digərləri, 2003, Middleton və Strick, 2000 və Postuma və Dagher, 2006). Bundan əlavə, striatumun struktur inkişafı fəzada qeyri-bərabər bir şəkildə inkişaf edir (Raznahan et al., 2014). Buna görə, toxuma-dəmir konsentrasiyası da daxilində əsas striatal nörofiziologiyanın inkişafı, ehtimal ki, qeyri-bərabərdir. Beləliklə, striatal T2 * -dakı yaşa bağlı fərqlərin daha həssas, çoxşaxəli bir yanaşma ilə daha yaxşı tutulacağını fərz etdik. T2 * intensivliyi və yaşının incə incə nümunələri arasındakı əlaqəni təhlil etmək üçün LIBSVM istifadə edərək MATLAB (The MathWorks, Inc, Natick, Massachusetts, ABŞ) çoxvariantlı xətti dəstək vektor maşın reqressiyasını (SVR) tətbiq etdik.Chang və Lin, 2011). Dəstək vektor reqresi, yüksək ölçülü məlumat toplusunu idarə etmək və dəqiq proqnozlar yaratmaq bacarığına görə neyroimaging tədqiqatlarında məşhur bir analiz alətinə çevrildi (Misaki et al., 2010). Çoxtərəfli yanaşma, yaşa aid olan striatumdakı T2 * -ın voksel-müdrik nümunələrində dəyişikliklərin qiymətləndirilməsinə imkan verir. Əhəmiyyətli olan bu analizin adi ortalama maraq bölgəsi bölüşdürülməmiş təhlillərin üstün cəhətləri var ki, bu da kütləvi məkan ortalaması ilə tutulmayan striatum boyunca inkişaf T2 * traektoriyalarının potensial məkan heterojenliyinə həssasdır. Bu tədqiqat üçün xüsusi bir əlaqəli, SVR əvvəllər istifadə edilmişdir Vo et al. (2011) striatal T2 * -ın məkan nümunələrindən öyrənmə uğurunu proqnozlaşdırmaq Dosenbach et al. (2010) istirahət vəziyyətinə uyğun funksional bağlantı yaşından proqnozlaşdırmaq. Dəstək vektor maşınları həm praktik olaraq ətraflı təsvir edilmişdir (Luts et al., 2010 və Pereira və digərləri, 2009) və ətraflı riyazi baxımdan (Christopher, 1998 yükləyir, Chih-Wei et al., 2003 və Vapnik, 1999) və yalnız burada qısa təsvir ediləcəkdir.

Xətti dəstək vektor reqressiyası, həqiqi dəyərli bir dəyişən ilə xüsusiyyət nümunələrinin birləşməsinə imkan verən və beləliklə real qiymətləndirilən proqnozlar verməyə imkan verən dəstək vektor təsnifatının genişləndirilməsidir. Həqiqi dəyərli etiketlər olan nümunələr (məlumat nöqtələri), maraq dairəsinin xüsusiyyətlərinin miqdarına bərabər olan ölçülü məkanda təmsil olunur. SVR, dəyişkənliyin xüsusiyyətləri arasındakı funksional əlaqəni optimal şəkildə modelləşdirən yüksək ölçülü xüsusiyyət məkanı vasitəsilə bir reqressiya xəttini təyin edir. x (məsələn, voxel-müdrik T2 * maraq dairəsində olan dəyərlər) və dəyişənlərin həqiqi dəyərli etiketləri, y (məsələn, bir mövzunun yaşı). Nümunələr, reqressiya xəttindən məsafələrə nisbətdə cəzalandırılır. Parametrlə cəzalandırılmayan epsilon, parametr ilə tənzimlənən eni olan reqressiya xətti ətrafında bir boru müəyyənləşdirən epsilon həssas SVR tətbiq etdik. Epsilon həssas borusunun xaricindəki nümunələrin cəzalandırılması və reqressiya xəttinin düzlüyünün sabit tərəfindən tənzimlənməsi arasındakı ticarət, C. Dəyəri olaraq C artır, reqressiya xəttinin daha az düz olmasına icazə verilir, bu da modelin ümumiləşdirilməsini artıra bilər.

SVR modelimizi subyektlər arasında (bir voxel müdrik T2 * dəyərləri dəsti və mövzu başına bir yaş etiketi) məzuniyyət-bir-mövzu (LOSO) çarpaz doğrulamadan istifadə edərək öyrətdik və təsdiq etdik. LOSO, bir subyektin məlumatlarının digərinin doğrulama üçün istifadə olunduğu təkrarlanan bir prosesdir n - Təlim üçün 1 fəndən istifadə olunur. Yalnız voxel-müdrik T2 * dəyərlərinə əsaslanaraq kənarda qalan nümunə üçün bir yaş proqnozu yaradılır və hər mövzu doğrulama üçün istifadə olunana qədər proses təkrarlanır. Bu, hər bir mövzu üçün bir yaş proqnozu ilə nəticələnir və SVR modelinin performansı, həqiqi mövzu yaşı ilə modelin proqnozlaşdırdığı arasındakı əlaqə ilə müəyyən edilə bilər. Parametr C iç içə LOSO çarpaz qiymətləndirmədən istifadə edərək LOSO çarpaz qiymətləndirmənin hər bir hissəsi üçün optimallaşdırıldı. 0.001-ın LIBSVM alət qutusundan epsilonun standart dəyərini istifadə etdik. SVR analizi istirahət T2 * məlumatları üçün təkrarlandı. Hamısı pDəyərlər təsadüfi permutasiya əhəmiyyəti testləri (1000 təkrarlama) yolu ilə təsdiqləndi. Hər çarpaz təsdiqləmə iterasiyasında istifadə edilən təlim məlumatlarının həcmini artırmaq üçün digər çarpaz təsdiqləmə metodlarından çox LOSO seçdik; nümunə ölçüsümüz böyük olsa da, nümunədəki mövzuların sayı SVR modelinə daxil olan xüsusiyyətlərin sayından çox olmurdu.

2.7.1. Qismən həcm düzəldilməsi

Çox dəyişkən yaş proqnozlarının qismən həcm effektlərindən yaranan T2 * -də potensial sistematik fərqləri əks etdirməməsini təmin etmək üçün iştirakçıların T1 çəkili şəkillərindən ağ və boz maddənin ehtimal maskalarını yaratmaq üçün FSL-in FAST toxuma seqmentləşdirmə vasitəsini istifadə etdik. Daha sonra hər bir voksel üçün subyektlər arasında T2 * ölçüsündən boz maddə ehtimallarını geri çəkdik və düzəldilmiş məlumatları istifadə edərək SVR analizini təkrarladıq. Bu proses qismən həcmdə sistematik fərqlərin idarə edilməsinə əlavə olaraq, striatal həcmdə potensial fərqlər və qeyri-xətti fəza normallaşması ilə əlaqədar olaraq T2 * dəyərlərindəki yaşa görə fərqləri ortoqonalizə etmişdir.

2.7.2. Nümunə xarakteristikası

Striatal T2 * və onların traektoriyalarının fəza nümunələrini yaşla xarakterizə etmək üçün, SVR analizində istifadə olunan hər bir striatal voksel üçün xətti, kvadratik və tərs reqressiya modellərindən istifadə edərək T2 * siqnalındakı yaşı azaldaraq T2 * nin inkişaf trayektoriyasını qiymətləndirdik. T2 * -ın məkan nümunələrinin tərkib hissələrinin (voksellərin) nisbi töhfəsini ölçmək üçün, SOSR analizində istifadə olunan hər bir striatal voksel üçün orta xüsusiyyət ağırlığının LOSO çarpaz təsdiqlənməsinin bütün qatlarında mütləq dəyərini hesabladıq.

2.8. İşıq işığının təhlili

Priori striatal bölgələrimizdən kənarda T2 * intensivliyi və yaş arasındakı əlaqəni araşdırmaq üçün bir beyin axtarış işığı analizi etdik (Kriegeskorte və digərləri, 2006). Təhlili aparmaq üçün 5 vokselin (81 voxels cəmi) diametri olan sferik bir şablonu təyin etdik, şablonu hər beyin vokselinə öz növbəsində mərkəzləşdirdik və yuxarıdakı 81 vokseldə şablonda təsvir olunan SVR analizini etdik. Bu analizdə yalnız bir birləşmə beyin maskasına daxil olan voksellər iştirak etdi. Hər bir şablon yerində doğru və proqnozlaşdırılan yaş arasındakı əlaqə mərkəz voxeldə saxlanıldı. Hər bir voksel üçün bu prosesi təkrarlayaraq bir beyin korrelyasiya maskası əldə etdik. Voxel çoxluqlarının yerləri AFNI-yə daxil olan atlaslardan istifadə edilməklə hesablanmışdır.

3. Nəticələr

3.1. Univariate təhlili

Striatumdakı bütün voksellər arasında T2 * -in fəza ortalaması yaşla əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli deyildi (r = 0.02), model nümunədəki varyansın yalnız 0.0004% -ni təşkil edir. Striatumu kaudat, putamen və nüvə akumbenslərinə böldükdə və təhlili təkrarladıqda ortalama T2 * ilə verilən məlumatların kaudatda əhəmiyyətli yaş proqnozları yaratmaq üçün kifayət olduğunu gördük (r = 0.286, p <0.001) və putamen (r = 0.182, p <0.05) və xüsusilə accumbens nüvəsində proqnozlaşdırıcı idi (r = 0.506, p <10-9, Əncir 1A, ağ çubuklar). Bununla birlikdə, striatumun funksional və neyrobioloji bölmələri məkan orta səviyyəli analizlə tutulmaqdan daha incə miqyasda mövcuddur ( Cohen və ark., 2009, Martinez və digərləri, 2003 və Postuma və Dagher, 2006). Buna görə, striatal T2 * -dakı inkişaf fərqlərinin daha həssas, çoxşaxəli bir yanaşma istifadə edərək daha yaxşı tutulacağını fərz etdik.

  • Tam ölçülü şəkil (51 K)
  • Fig. 1.   

    Striatal ROI-lərdə dəyişməz və çoxvariantlı modellərdən T2 * istifadə edərək həqiqi yaş və proqnozlaşdırılan yaş arasındakı əlaqə. (A) Üç modeldən istifadə edərək həqiqi və proqnozlaşdırılan yaş arasındakı əlaqələri müqayisə edən bar qrafikləri: bölünməz analiz (ağ çubuklar) və hər iki vəzifə (qara çubuklar) və istirahət (boz çubuklar) məlumatlarının çoxşaxəli model təhlili. Çoxtərəfli analiz, putamen, caudate və bütöv striatumdakı birmənalı analizdən qat-qat daha yüksək nisbət verir. Vəzifə ilə istirahət və nəticələr arasında heç bir fərq yoxdur. (*p <0.05, **p <0.01, ***p <0.001 permütasiya testləri). (B) 2 yeniyetmədə və gəncdə T142 * nin çox dəyişkən nümunə analizindən istifadə edərək bütün striatumdan proqnozlaşdırılan yaş və həqiqi. Proqnozlaşdırılan yaş nümunə varyansının 63% -ni təşkil edir.

3.2. Çoxtərəfli nümunə təhlili

T2 * siqnalının çoxtərəfli nümunələri bütün striatal bölgələrdə çox əhəmiyyətli yaş proqnozlarını verdi ((Əncir 1A, qara çubuklar), bu ölçü ilə yeniyetmənin inkişafı arasında güclü bir əlaqəni ifadə edir. Proqnozlaşdırılan yaş və həqiqi iştirakçı yaşı arasındakı ən böyük nisbət bütün striatumda (birləşmiş kaudat, putamen və nüvənin böyüməsi) müşahidə edildi, burada T2 * nümunələri iştirakçı yaşında 63% nisbətdə idi (r = 0.79, p <10-30; permutasiya testi: p <0.001, Əncir 1B).

Striatal boz maddənin həcmi yetkinlik yaşına görə dəyişir (Raznahan et al., 2014 və Sowell və digərləri, 1999). Çoxölçülü yaş proqnozlarının striatal həcm və ya məkan normallaşması artefaktının dəyişməsi nəticəsində yaranan sistematik qismən həcm fərqlərini əks etdirməməsini təmin etmək üçün boz maddələrin həcmindəki voksel-müdrik fərqləri idarə edən SVR analizini təkrar etdik. Həcmlə idarə olunan məlumatları istifadə edərək model performansında əhəmiyyətli bir fərq tapmadıq (əlavə Şəkil 1).

T2 * siqnal davamlı neyrofizioloji toxuma xüsusiyyətlərini əks etdirir (Vo et al., 2011) və tapşırıq və ya kontekst effektlərinə həssas olmalıdır. Buna baxmayaraq, eyni tarama sessiyasında istirahət dövlət işində iştirak edən subyektlər üçün təhlili təkrarladıq. T2 * nümunələri ilə yaşı proqnozlaşdırma qabiliyyətimizdə əhəmiyyətli bir fərq tapmadıq.Əncir 1B, boz çubuklar). Bundan əlavə, hər bir iştirakçı üçün striatumda istirahət vəziyyətinin məkan nümunələri və vəzifə ilə əlaqəli T2 * arasındakı voksel-müdrik korrelyasiyanı hesabladıq və nümunələrin vəzifə və istirahət arasında ardıcıl olduğunu göstərən 0.97 orta Pearson əlaqəsini müşahidə etdik. Beləliklə, diqqətimizi daha çox həcmdə (2 vs 1208) ortalama və daha böyük bir nümunə ölçüsünə (200 vs 142) sahib olan T89 * məlumatları ilə məhdudlaşdırırıq.

Proqnozlaşdırdığımız kimi, fəza nümunələri maraq göstərən hər striatal bölgə üçün daha dəqiq yaş proqnozlaşdırdı. Düzəliş bütün striatumda xüsusilə diqqətəlayiq idi, burada iştirakçı yaşında izah olunan fərqlilik miqdarı məkan naxışları istifadə edərək məkan vasitələri istifadə edərək 0% -ə yaxın 63% -ə qədər artdı. Bu ziddiyyət, striatumun yetkinlik dövrü boyunca striatal voksellərdə əks olunan neyrofizioloji inkişafın mürəkkəb bir nümunəsinə məruz qaldığını göstərir. Bu inkişaf nümunəsini təbiətə daha yaxşı izah etmək üçün, striatum boyunca T2 * -ın inkişaf traektoriyalarını səciyyələndirdik.

3.3. Nümunə xarakteristikası

SVR-in əsas üstünlüyü, çoxölçülü proqnozçuya kömək edən xüsusiyyətləri ölçmək qabiliyyətidir. Bu kəmiyyət məlumatından istifadə etmək üçün SVR analizindən hər vokselə təyin olunan xüsusiyyət ağırlıqlarını çıxartdıq. Xüsusiyyət çəkisi, çoxölçülü yaş proqnozunu yaratmaqda bir xüsusiyyətin (voksel) əhəmiyyətinin göstəricisi kimi düşünilə bilər. Çoxölçülü proqnozçuya ən çox nisbi töhfə verən striatal T2 * intensivliyinin fəza modelinin tərkib hissələrini müəyyən etmək üçün striatal vokselləri ən böyük nisbi ağırlığa malik müəyyənləşdirmək üçün mütləq xüsusiyyət ağırlığını ölçdük. Kaudatın, putamenin və nüvənin birləşmələrinin qovşağında olan ventral striatumdakı voksillərin bir qrupu ən təsirli idi, ardınca dorsal kaudatda bir çoxluq meydana gəldi (Əncir 2A). Ventral striatal çoxluq yaş ilə mənfi xətti birləşmə var idi (R2 = 0.361, p <10-14; Əncir 2B bərk xətt) və dorsal kaudat çoxluğu yaşla artan tərs birliyə malikdir (R2 = 0.078, p <0.001; Əncir 2B kəsikli xətt).

  • Tam ölçülü şəkil (51 K)
  • Fig. 2.   

    Striatal olgunlaşmanın çoxcəhətli nümunələrini xarakterizə edir. (A) Multivarkalı SVR modelinə daxil olan bütün striatal voksellər üçün mütləq xüsusiyyət ağırlıqlarının miqdarı. Daha yüksək çəkilər, çoxölçülü proqnozçuya nisbi töhfələrin daha çox olduğunu göstərir. Ən yüksək çəkili voksellər ventral striatum və dorsal kaudatda toplanmışdır. (B) yaş funksiyası olaraq qurulmuş pik qruplardakı voksellər üçün orta inkişaf T2 * traektoriyaları və 95% inam intervalları. C və D panelləri multivarklı SVR analizinə daxil edilmiş fərdi voksellərin olgunlaşma traektoriyalarını göstərir. (C) T2 * üzərində voksel müdrik sadə xətti reqressiyalardan standartlaşdırılmış beta hesablamaları. Maturasiya trayektoriyaları bir dorsal-ventral gradient boyunca voxel T2 * dəyərlərini ümumiyyətlə yoğunca artır, ventral olaraq azalır. Bu əlaqə yarımkürələr arasında simmetrikdir. (D) Ən yaxşı uyğun modelə görə rəngli kodlu (xətti: qırmızı / mavi, tərs: narıncı / qəhvəyi, kvadrat: yaşıl / sarı) rəngli kodlu voksellər.

Bu klasterlərin ən böyük nisbi çəkisi olsa da, yaş proqnozunun modelə daxil olan bütün vokellər arasında çoxşaxəli əlaqənin bir funksiyası olduğunu unutmamalıyıq. Buna görə də, bu dövrdə inkişaf dəyişikliyini xarakterizə edən sadə xətti, kvadratik və tərs reqressiya modellərindən istifadə edərək SVR analizində istifadə olunan hər voksel üçün T2 * siqnalının inkişaf traektoriyasını qiymətləndirdik (Luna et al., 2004) yetkinlik nümunələrini hərtərəfli vizuallaşdırmaq üçün. Voksellərin əksəriyyəti yaşla xətti şəkildə bağlı idi, alt dəst kvadrat və tərs münasibətlərə ən uyğun idi. Bu paylanmanı göstərmək üçün ən yaxşı uyğun modelə - müsbət və mənfi xətti, kvadrat və tərs əlaqələrə əsaslanan vokselləri təsnif etdik və onları standart bir anatomik görüntüyə örtdük və striatumun inkişaf edən T2 * maskasını yaratdıq (Əncir 2D).

Təsviri ilə, inkişaf T2 * trayektoriyaları, əsasən icraedici və motorlu kortikal əlaqələri olan dorsal hissələrdə müsbət əlaqələrə əsasən limbik kortikal əlaqələri olduğu bilinən striatumun ventral hissələrində yüksək mənfi əlaqələrdən tutmuş bir ventral boyunca enmişdir. (Alexander və digərləri, 1986 və Cohen və ark., 2009), bu yarımkürələr arasında simmetrik idi (Əncir 2C; artan toxuma dəmir konsentrasiyasını xatırlat azalır T2 * siqnal). Mənfi kvadratik münasibətlər (ters çevrilmiş "U") və artan tərs münasibətlər putamen, kaudat və nüvələrin bükülmüş hissələrində müşahidə olunmuşdur, mənfi kvadratik münasibətlər (inversiya "U" şəklində) daha çox sağ yarımkürədə daha çox yığılmış və artan tərs münasibətlər daha çox yığılmışdır solda. Mənfi kvadratik münasibətlər cavanlıq dövründəki cavanlıqda 18.4 yaş və caudatda 17.4 yaş həddinə çatdı. Müsbət kvadratik ("U" şəklində) və azalan tərs münasibətlər ventral putamendə ikitərəfli olaraq müşahidə edildi, rostroventral putamenlərdə meydana gələn tərs əlaqələrin azalması və 20 yaşında mina çatan caudoventral putamendə meydana gələn müsbət kvadratik münasibətlər. Striatal voksellər arasındakı inkişaf trayektoriyalarında müşahidə olunan heterojenlik, çox yaşlı modelimizin yaşla bağlı fərqləri toplamaqda ikitərəfli modeldən daha yüksək performansını izah edir.

3.4. Bütün beyin analizi

Məkan T2 * nümunələri və beyində inkişaf arasında mümkün birləşmələri araşdırmaq və striatal töhfələrin spesifikliyini təsdiqləmək üçün tədqiqat işığının analizini apardıq (Kriegeskorte və digərləri, 2006). İşıq işığında qırmızı nüvə, substantia nigra və bazal ganglionun digər hissələri də daxil olmaqla striatum və orta beyində yaşın ən çox proqnozlaşdırıldığı aşkar edildi (Əncir 3). Yüksək əhəmiyyətli yaş proqnozlarını meydana gətirən digər bölgələrə perigenual anterior cingulate korteks, Brodmann sahəsi 10, medial ön cəbhə korteksi, ön üstün cəbhə girusu, insula, mərkəzdən əvvəlki və sonrakı girus, anterior talamus və serebellumun dişli nüvəsi daxildir. Corpus callosum və fronto-parietal ağ maddə quruluşlarında da əhəmiyyətli nisbətlər müşahidə edilmişdir. Bu bölgələrin bir çoxu (məsələn, bazal gangliya, orta beyin, dişli nüvə, frontal ağ maddə) beynin ən dəmirlə zəngin sahələrindəndir (Connor və Menzies, 1996, Drayer et al., 1986, Haacke et al., 2005, Haacke et al., 2007 və Langkammer et al., 2010) və mesolimbik / mezokortikal və nigrostriatal dopamin yollarının bir hissəsi (məsələn, orta beyin, striatum, prefrontal korteks (Beaulieu və Gainetdinov, 2011, Xəbər və Knutson, 2010 və Puglisi-Allegra və Ventura, 2012). Ən böyük əlaqələr, nüvənin böyüdülməsi, ventromedial putamen və ventromedial kaudatın (pik voksel: MNI −8, 5, −11) birləşməsində müşahidə olunmuşdur ki, bu da T2 * -ın bu hissədəki yeniyetmələrin inkişafı ilə güclü əlaqəsi olduğunu göstərir. dopaminergik mükafat yolları və limbik sistemlə güclü əlaqəli beyin (Galvan və digərləri, 2006, Galvan və digərləri, 2007, McGinty və digərləri, 2013 və Puglisi-Allegra və Ventura, 2012).

  • Tam ölçülü şəkil (61 K)
  • Fig. 3.   

    T2 * və yeniyetmənin inkişafı arasında güclü birləşmələri olan bölgələri vurğulayan beyin axtarış işığının nəticələri. Rənglər o voxelin mərkəzində olan SVR işıq işığı analizindən əsl yaş və proqnozlaşdırılan yaş arasındakı əlaqəni təmsil edir. Yalnız əhəmiyyətli olan həqiqi və proqnozlaşdırılan yaş arasındakı əlaqə ilə voksellər p <0.001, Bonferroni düzəldildi (yəni 0.001 / beyin voksellərinin sayı) göstərilir. Pik voksel ventral striatumda yerləşir (MNI koordinatları: −8, 5, −11). mPFC: medial pre-frontal korteks, pgAC: perigenual anterior singulat, CC: corpus callosum, sFG: üstün frontal girus, CG: mərkəzi girus, VS: ventral striatum (nucleus accumbens daxil olmaqla), SN: substantia nigra, RN: qırmızı nüvə.

T2 * ağırlıqlı siqnal, xüsusən EPI-də olduğu kimi, təyyarədə toplananda, beynin bazası yaxınlığında həssaslıq artefaktları (məsələn, orbitofrontal korteks və inferotemporal korteks) səbəbiylə siqnal düşmələrinə həssasdır, beləliklə yaşla bağlı fərqlərin olma ehtimalını artırır. T2-də bu beyin bölgələrində həssaslıq artefaktları nəticəsində yarana bilər. Beynin kobud morfometrinin yaş qrupumuzdan daha gənc yaşlar tərəfindən qurulduğunu nəzərə alsaq, bu böyük bir təsir göstərməməlidir (Caviness et al., 1996). Üstəlik, (1) ən əhəmiyyətli yaş təsirimiz dəmir konsentrasiyası yüksək olan (məsələn, bazal ganglia və orta beyin) beyin bölgələrində meydana çıxır və açıq siqnal düşməsi olan bölgələrdən ayrılır və (2) beyin bölgələri həssaslıq artefaktlarına daha çox meyllidir. (məsələn, oribitofrontal korteks və inferotemporal korteks; əlavə Şek. 2A və B) əhəmiyyətli yaş təsirini göstərmir (əlavə Şəkil 2C).

4. Müzakirə

Bu tədqiqat, yeniyetmələr və gənc yetkinlərin böyük bir kəsişmə nümunəsində yüksək əhəmiyyətli yaş proqnozları yaratmaq üçün striatal vəzifə ilə əlaqəli və istirahət vəziyyətində normallaşdırılmış T2 * ölçülü şəkillərin məkan nümunələrindən istifadə edərək, insanın neyrofizioloji inkişafını canlı sübutlarla təmin etmişdir. yeniyetməlik dövründə striatum. T2 * -in məkan nümunələri bütövlükdə striatumda yeniyetməlik yaşını, striatal alt bölgələrdə, kaudat, putamen və nüvənin böyüdülməsini beş dəqiqə ərzində istirahət fMRI ilə təmin edərək T2 arasında güclü bir əlaqə nümayiş etdirdi. * və striatum boyunca yeniyetmənin inkişafı.

4.1. T2 * siqnal

Bu tapıntıların tam təfsiri üçün kritik T2 * siqnalına töhfə verən neyrofizioloji komponentlərin anlayışıdır. T2 * ən çox transvers (spin-spin) istirahət vaxtı, toxuma maqnit həssaslığı və maqnit sahəsinin homojenliyi ilə əlaqəlidir. Beləliklə, toxuma dəmir (qeyri-heme) konsentrasiyası və miyelin konsentrasiyası T2 * siqnalına ən çox kömək edən toxuma tipləridir (Aquino et al., 2009, Daugherty və Raz, 2013, Langkammer et al., 2012 və Schenck, 2003). Həm toxuma, həm də dəmir və miyelin uzun eninə rahatlama vaxtlarına malikdir və bu da hipo intensiv T2 * siqnalına səbəb olur (Aoki et al., 1989, Chavhan et al., 2009 və O və Yablonskiy, 2009). Bununla birlikdə, miyelin diaqnostikdir və toxuma-dəmir paramagneticdir, buna görə toxuma-dəmir, onun maqnit həssaslığı və maqnit sahəsindəki qeyri-bərabərliyə təsiri nəticəsində T2 * (daha çox hipo intensivliyə) daha çox töhfə verir (Langkammer et al., 2010 və Schenck, 2003). Buna görə də, toxuma-dəmir və miyelin ikisi də T2-a töhfə versə də, siqnal toxuma-dəmir konsentrasiyasına, xüsusən dəmirlə zəngin olan striatumda ən çox təsir göstərməlidir (Haacke et al., 2010 və Langkammer et al., 2010). Bu anlayış işığın analizi ilə dəstəklənir (Əncir 3) T2 * ilə güclü birləşmələri göstərir və beynin dəmirlə zəngin bölgələrində (bazal ganglia, orta beyin) daha az toxuma olan dəmir sahələri deyil, məsələn, korteks və arxa ağ maddə traktatı olan bölgələri göstərir. Beləliklə, T2 * ilə ölçülən striatal neyrofiziologiyada inkişaf fərqləri, ilk növbədə, yetkinlik dövründə toxuma-dəmir konsentrasiyasındakı inkişaf fərqləri ilə əlaqələndirilir.

Dəmirin hemoglobində də olmasına baxmayaraq, heme-dəmirin T2 * -ya qatqısı toxuma-dəmirlə müqayisədə əhəmiyyətsiz olduğunu qeyd etmək vacibdir (Langkammer et al., 2010 və Vymazal et al., 1996). Hemoglobinin maqnit həssaslığına verdiyi töhfə yalnız deoksik-hemoglobində baş verir və aşağı oksigen doyma zamanı ən yüksəkdir (Pauling, 1977), lakin toxuma-dəmirin paramagnetizmi hətta tamamilə deoksidləşdirilmiş hemoglobindən qat-qat çoxdur (Vymazal et al., 1996). Hem dəmirin bu kiçik təsirinin bu işdə müşahidə edilən inkişaf təsirlərinə töhfə verəcəyi gözlənilmir, çünki T2 * siqnalına təsiri nümunəmizdəki yaşla sistematik olaraq dəyişməməlidir. Damar sistemi yetkinlik dövründə əsasən sabitdir, pial damar örtüyü və kapilyar əmələ gəlir (Harris və digərləri, 2011) və erkən uşaqlıq dövründə qurulan daxili karotid arteriyaya (striatuma ilkin qan tədarükü) ümumi serebral qan axınının həcmi (Schöning və Hartig, 1996).

4.2. Doku və dəmir

T2 * -ın toxuma-dəmirə həssaslığı, yetkinlərin inkişafı baxımından xüsusilə aktualdır. Dəmir protein transferrin yolu ilə qan-beyin baryeri üzərindən keçir və ferritin olaraq hüceyrə orqanlarında saxlanılır (Aquino et al., 2009 və Daugherty və Raz, 2013, Drayer et al., 1986). Bazal gangliya və orta beyin, ən böyük ferritin konsentrasiyası olan beynin bölgələridir (Haacke et al., 2005 və Schenck, 2003). Ən böyük ferritin konsentrasiyasına sahib hüceyrələr həm ağ, həm də boz maddədə olan oligodendrositlərdir (Haacke et al., 2005). Ferritin neyronlarda, xüsusən də bazal ganglia olanlarda da tapıla bilər (Drayer et al., 1986 və Moos, 2002). Bu hüceyrələrin içərisində dəmir bir sıra neyrofizioloji proseslərə kömək edir. Oligodendrositlərdə miyelin sintezi üçün dəmir zəruridir və bu hüceyrələrin yüksək oksidləşdirici metabolizmasını təmin etmək üçün lazım olan ATP istehsalı üçün tələb olunur (Connor və Menzies, 1996, Moos, 2002 və Todorich et al., 2009). Bazal gangliyada, dəmir çatışmazlığının heyvan modelləri (Erikson et al., 2000) və narahat ayaq sindromunun xəstəlik modelləri (Connor və digərləri, 2009) və DEHB (Adisetiyo et al., 2014) toxuma-dəmirin dopamin sistemi ilə çox əlaqəli olduğunu göstərir (Saqqal və bağlayıcı, 2003). Xüsusilə, striatal toxuma-dəmir D2 reseptor ifadəsini dəstəkləyir (Saqqal, 2003 və Jellen et al., 2013), dopamin ötürücü funksiyası (Adisetiyo et al., 2014, Erikson et al., 2000 və Wiesinger et al., 2007) və dopamin neyron həyəcanlılığı (Jellen et al., 2013). Heyvan modellərində yetkinlik dövründə striatal dopamin sisteminin inkişaf etdiyi göstərilmişdir (Kalsbeek və digərləri, 1988, Rosenberg və Lewis, 1995 və Teicher və digərləri, 1995) və yeniyetməlikdə olan insanda xarakterik davranış və beyin funksiyasının altına qoyulduğuna dair hipotez edilmişdir (Casey və digərləri, 2008, Padmanabhan və Luna, 2014 və Mızrak, 2000), T2 * siqnalının yetkinlərdə striatal inkişafının öyrənilməsi üçün unikal bir əhəmiyyəti var. Bundan əlavə, postmortem (Hallgren və Sourander, 1958) və MHİ (Aquino et al., 2009 və Wang et al., 2012) toxuma-dəmirdəki ömür fərqlərini araşdıran tədqiqatlar orta yaşdan başlayaraq striatumdakı dəmir konsentrasiyasında ümumi artım göstərdi və dəmir yığılma sürətinin həyatın ilk on iki ilində ən böyük olduğunu, yetkinlik yaşına çatdıqdan sonra yığılma nisbətinin azaldığını göstərir.

4.3. T2 * və yeniyetmənin beyni

T2 * siqnalının inkişaf trayektoriyası striatumun dorsal və ventral tərəfləri arasında sistematik olaraq dəyişdi. Əsasən limbik kortikal əlaqələri olan striatumun ventral hissələri (Cohen və ark., 2009), əsasən icraedici və motorlu kortikal əlaqələri olan dorsal hissələr, yaşla zəif mənfi münasibətləri göstərdi, bu da yetkinlik və gənc yetkinlik dövrü ilə limbik və icra striatal sistemlərinin davranışa fərqli nisbi neyrofizioloji qatqı verə biləcəyini göstərir. Nəticələr striatumun spatially heterojen bir inkişaf modelinə sahib olduğunu göstərən nəticələrlə uzlaşır, yəni striatal nüvələr ümumdünya vahid şəkildə inkişaf etmir (Raznahan et al., 2014). Ventral striatumdakı güclü mənfi münasibətlər toxuma-dəmir konsentrasiyasında artım sürətinin erkən erkən dövrdə ən yüksək olacağını bildirən əks fiqurlarla artım olduğunu göstərir. Dopamin funksiyası və miyelinasiya ilə toxuma-dəmir birləşməsini nəzərə alaraq, bu artımlar dopamin sisteminin olgunlaşmasına və çoxalmasına və yetkinlik yaşına çatmayanların inkişaf modellərində müşahidə edilən kortiko-striatal əlaqələrin miyelinasiyasına dəstək ola bilər (məsələn, dopamin proqnozlarını prefrontal korteksə qədər artırmaq) ; Rosenberg və Lewis, 1995), motivasiya dövrəsinin inkişafını dəstəkləyən.

Striatal T2 * -ın inkişaf trayektoriyası cavanlıq dövrü və kaudat və putamen hissələrində unikaldır. Bu ərazilərdə T2 * -ın voksel dəyərləri yaşla qeyri-xətti olaraq dəyişdi, bəzi hallarda 17 və 18 yaşları arasında yetkinlik yaşına çatdı. Xüsusi maraq doğuran ventral putamendəki müsbət kvadratik münasibətlər ("U" şəklində), bu bölgədəki yetkinlik yaşına çatan pik toxuma-dəmir konsentrasiyasını göstərir, ehtimal ki, gəmiricidə müşahidə olunan dopamin D2 reseptor ifadəsindəki zirvələri ilə əlaqələndirilir (Teicher və digərləri, 1995) və insanda meydana gələcəyi ehtimal edilir (Casey və digərləri, 2008). Ümumiyyətlə, bu qeyri-xətti inkişaf trayektoriyaları, inkişafın bu mərhələsində sensasiya axtaran və müşahidə olunan davranışa və striatal mükafat həssaslığına müşahidə olunan zirvələrə səbəb ola biləcək striatal neyrofizioloji olgunlaşma dövrünü təklif edir (Padmanabhan et al., 2011 və Mızrak, 2000), xətti əlaqələr gənc yetkinlik dövründə davamlı motivasiya sisteminin inkişafını əks etdirə bilər (Arnett, 1999 və Hoogendam et al., 2013). Dopamin reseptoru ifadəsindəki yetkinlik zirvələrini göstərən heyvan nümunələrində və müəyyən stimullaşdırma kontekstində ventral striatal reaktivliyi təklif edən insan fMRI tədqiqatlarında, Trixumun hissələrində yaşı olan T2 * -in xətti və ya tərs birləşmələrini müşahidə etdik. Yetkinlərin mükafatlandırma BOLD reaksiyasında artım, toxuma-dəmir birbaşa əlaqəli olmayan DA funksiyasının əlavə aspektlərinə həssas ola bilər, məsələn, müxtəlif inkişaf trayektoriyalarına malik olan DA buraxma miqdarı və ya ehtimal kimi. Müşahidə olunan təsirlər modeli, ehtimal ki, toxuma-dəmir və dopamin reseptorlarının sıxlığı və DAT funksiyası arasındakı əlaqənin dolayı təbiətini və yetkin yaşda azalmayan bir çox digər nörofizyoloji proseslərdə (məsələn, miyelinasiya və ATP istehsalı) rolunu əks etdirir. Spekulyativ olaraq, T2 * və bazal ganglia toxuma-dəmir konsentrasiyasındakı fərdi fərqlərin, dopamin sisteminin quruluşu və funksiyasının göstəricilərindəki fərdi fərqlərlə əlaqəli olması ola bilər. Bu əlaqəni, xüsusən də normativ əhali arasında birbaşa xarakterizə etmək üçün əlavə araşdırma tələb olunur.

Kəmiyyət baxımından, çoxtərəfli dəstək vektor reqressiyasından xüsusiyyət ağırlıqlarının voksel baxımından mükəmməl şəkildə paylanması, striatumun neyrofizioloji olgunlaşmasına ventral striatumun, o cümlədən nüvələrin böyüməsi və kaudat və putamenin ventromedial hissələrinin davamlı olgunlaşmasına ən çox təsir etdiyini göstərir. yetkinlik. Yetkinlik dövründə ventral striatum müəyyən təşviq kontekstində stimulları mükafatlandırmaq üçün ən yüksək funksional reaktivlik nümayiş etdirir və bu dövrdə risk alma davranışı ilə əlaqələndirilir (Ernst və digərləri, 2005, Galvan və digərləri, 2006, Galvan və digərləri, 2007, Geier və s., 2010 və Padmanabhan et al., 2011). Bundan əlavə, bu bölgə yüksək dopamin inkişaf etmiş və frontostriatal dopamin mükafat yollarının mərkəzi bir hissəsidir (Knutson və Cooper, 2005, McGinty və digərləri, 2013, Puglisi-Allegra və Ventura, 2012) sensasiya axtaran və risk götürən davranışın altına gipotez edilmiş (Blum və s., 2000, Mızrak, 2000). Spekulyativ olaraq, bu bölgədə toxuma-dəmir konsentrasiyasının artması, dopamin reseptoru ifadəsi, nəqliyyat vasitəsi funksiyası və həyəcanlılığı ilə birləşərək yeniyetmələrin davranışı və striatal mükafat reaktivliyi ilə mexaniki olaraq əlaqələndirilə bilər (Erikson et al., 2000, Jellen et al., 2013 və Wiesinger et al., 2007) və miyelinasiya (Connor və Menzies, 1996, Moos, 2002 və Todorich et al., 2009) kortiko-ventral striatal yollarda.

Tədqiq olunan bir beyin analizi, T2 * və yaş arasındakı ən güclü birləşmələrin beynin ən dopamin və dəmirlə zəngin olduğu bilinən ventromedial subkortikal və orta beyin bölgələrində meydana gəldiyini ortaya qoydu (Drayer et al., 1986, Haacke et al., 2005 və Langkammer et al., 2010) ömrü boyu dəyişən dəmir yığılma dərəcələri ilə (Aquino et al., 2009, Haacke et al., 2010 və Hallgren və Sourander, 1958). Korteksdə, mezolimbik və mezokortikal dopamin yolları boyunca düşən frontal limbik bölgələrdə, eyni zamanda frontal icra və motor bölgələrdə əhəmiyyətli birləşmələr müşahidə edildi. Qeyd etmək lazımdır ki, dəmirlə zəngin olan striatumun xaricində T2 * siqnalının altındakı dəqiq neyrofizioloji xüsusiyyətlərin təfsiri bir az daha düzdür. Məsələn, kortikal T2 * -nin toxuma-dəmir konsentrasiyasını nə dərəcədə əks etdirməsi daha az aydındır, çünki miyelinasiya daha az toxuma dəmiri olan ərazilərdə (məsələn, korteks, ağ maddə) siqnala daha böyük nisbi töhfə verməlidir. Bu səbəbdən, gələcək tədqiqatçılara T2 * analizlərini toxuma-dəmir (məsələn, bazal ganglia və orta beyin) yüksək konsentrasiyası olan beyin bölgələrinə yönəltmək tövsiyə edilə bilər. Bununla birlikdə, kortikal və subkortikal beyin bölgələrinin bu toplusu dopamin sistemi daxilində struktur və funksional olaraq bağlı olduqlarını və yetkinlərin inkişafına həssas olduqlarını göstərən striatal nəticələrimizə uyğundur (Casey və digərləri, 2008, Cohen və ark., 2009, Galvan və digərləri, 2006, Geier və s., 2010, Giedd et al., 1999, Hwang et al., 2010, Lehéricy et al., 2004, Martino et al., 2008 və Sowell və digərləri, 1999). Bu nəticələr, insanlarda frontostriatal dopamin dövranının neyrofizioloji inkişafının yetkinlik dövründə baş verdiyi fərziyyəsini təsdiqləyir (Casey və digərləri, 2008 və Mızrak, 2000).

4.4. Məhdudiyyətlər və gələcək istiqamətlər

Tapıntılarımızla birlikdə Vo et al. (2011), T2 * -li EPI məlumatlarının striatal neyrofiziologiyanın araşdırılması üçün faydalı vasitə ola biləcəyini təklif edin. Bu metodun bir üstünlüyü, bu tədbirin istirahət və ya vəzifə ilə əlaqəli olmağından asılı olmayaraq mövcud fMRI məlumat toplusundan əldə edilə bilər. Yuxarıda qeyd edildiyi kimi, T2 * -ə töhfə verən neyrofizioloji mexanizmlərin təfsir qabiliyyəti ən yüksək olduğu üçün toxuma-dəmir nisbətən yüksək konsentrasiyaya malik olduğu bilinən bazal ganglia və digər beyin bölgələrinə gələcək təhlilləri yönəltməyi tövsiyə edirik. Bundan əlavə, T2 * ağırlıqlı EPI analizləri üçün ventral orbitofrontal korteks və həssaslıq artefaktlarına meylli inferotemporal korteks kimi beyin sahələrini tövsiyə edirik. Xüsusi olaraq toxuma-dəmir konsentrasiyasını maraqlandıran tədqiqatçıların R2 ′ və ya R2 * kimi toxuma-dəmir tərkibi ilə xətti bağlı olduğu göstərilən kəmiyyət MR ardıcıllığını da tətbiq edə biləcəyini qeyd etmək istərdik (Sedlacik et al., 2014 və Yao və digərləri, 2009) bu toxuma xüsusiyyətini daha dəqiq qiymətləndirmək. Gələcək iş üçün vacib bir istiqamət, bazal gangliondakı toxuma-dəmir konsentrasiyası və normativ populyasiyalardakı dopamin sisteminin göstəriciləri arasındakı əlaqəni, RLS, DEHB və dəmir çatışmazlığı populyasiyasında görülən işləri daha da genişləndirərək birbaşa funksiyanı artırmaqdır. T2 * və əlaqəli tədbirlərin izahlılığı və əhəmiyyəti. Əlbətdə ki, bu əlaqənin inkişaf etmiş bir anlayışı insanın inkişaf tədqiqatları üçün güclü təsirlərə malikdir, burada dopamin sisteminin neyrobiologiyasını qiymətləndirməyə qadir olan daha çox invaziv görüntü üsulları mövcud deyil. Nəhayət, bu araşdırma geniş yaş dövrlərini əhatə edən geniş bir kəsişmə məlumat bazasından istifadə edilsə də, gələcək işlərdə yaşa görə eşşəkləri daha yaxşılaşdırmaq üçün uzunlamasına dizayn işləməlidir. dəyişikliklər T2 * -də.

5. Nəticə

Nəticələrimiz insanın yetkinlik dövründə striatal bölgələrin davamlı neyrofizioloji olgunlaşmasına dair vivo sübutları verir. Tapıntılarımız və T2 * siqnalının təbiəti göstərir ki, striatal neyrofiziologiyada yaşla bağlı fərqlər toxuma-dəmir konsentrasiyasındakı fərqlərdən ən çox təsirlənir. (Aoki et al., 1989, Chavhan et al., 2009, O və Yablonskiy, 2009, Langkammer et al., 2010 və Schenck, 2003). Bu toxuma xüsusiyyətinin beyin funksiyasına, o cümlədən dopamin funksiyasına və striatumun öyrənilməsində, motivasiyasında və mükafat emalında rolunu nəzərə alaraq, T2 * tərəfindən indekslənmiş striatumun uzanmış olgunlaşması davranışda və inkişafdakı məlum inkişaf dəyişikliklərinə güclü kömək edə bilər. yetkinlik dövründə beyin funksiyası.

Müəlliflərin fəaliyyətləri

B. Larsen və B. Luna eksperimentin hazırlanmasında və tərtib edilməsində əməkdaşlıq etdilər. B. Larsen məlumatları təhlil edərək kağızın ilkin layihəsini yazdı. B. Luna orijinal əlyazmanın redaktələrini təmin etdi.

Maraqların toqquşması

Xəbər verməyə ehtiyac yoxdur.

Minnətdarlıq

Təsvir olunan layihə qrant nömrəsi ilə dəstəkləndi 5R01 MH080243 Milli Tibb Kitabxanasından, Səhiyyə Milli İnstitut. Bu hesabatın məzmunu yalnız müəlliflərin məsuliyyətidir və Milli Tibb Kitabxanasının və ya NIH, DHHS-nin rəsmi fikirlərini ifadə etmir.

Əlavə A. Əlavə məlumatlar

Aşağıda bu məqaləyə əlavə məlumatlar verilir.

References